An approach for attenuation-compensating multidimensional constant- <i>Q</i> viscoacoustic reverse time migration
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Simulation of wave propagation in a constant-Q viscoacoustic medium is an important problem, for instance, within Q-compensated reverse time migration (RTM). Processes of attenuation and dispersion influence all aspects of seismic wave propagation, degrading the resolution of migrated images. To improve the image resolution, we have developed a new approach for the numerical solution of the viscoacoustic wave equation in the time domain and we developed an associated viscoacoustic RTM (Q-RTM) method. The main feature of the Q-RTM approach is compensation of attenuation effects in seismic images during migration by separation of amplitude attenuation and phase dispersion terms. Because of this separation, we are able to compensate the amplitude loss effect in isolation, the phase dispersion effect in isolation, or both effects concurrently. In the Q-RTM implementation, an attenuation-compensated operator is constructed by reversing the sign of the amplitude attenuation and a regularized viscoacoustic wave equation is invoked to eliminate high-frequency instabilities. The scheme is tested on a layered model and a modified acoustic Marmousi velocity model. We validate and examine the response of this approach by using it within an RTM scheme adjusted to compensate for attenuation. The amplitude loss in the wavefield at the source and receivers due to attenuation can be recovered by applying compensation operators on the measured receiver wavefield. Our 2D and 3D numerical tests focus on the amplitude recovery and resolution of the Q-RTM images as well as the interface locations. Improvements in all three of these features beneath highly attenuative layers are evident.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».